全球智能手机市场经历两年下滑，在 2024 年一扫颓势，根据 Canalys 数据，出货量增长 7%。今年上半年继续增长 4%。

同时，CounterPoint Research 发布报告称，600 美元以上的高端机型上半年同比增速达到 8%，创下历史新高 [ 1 ] 。

终端设备的竞争也是核心零部件的竞争，SoC 厂商自然身处其中，扮演重要角色。叠加生成式 AI 带来的算力跃进，联发科凭借天玑系列芯片，稳稳地站上了出货量第一的位置。

今年 9 月，联发科推出 AI 算力翻倍的旗舰 SoC 天玑 9500。在人工智能向终端设备渗透的加速周期，军备竞赛的第一枪就此打响。

架构的胜利  

移动 SoC 的设计是个系统性工程。决定楼层高度的是地基，决定芯片能力上限的是底层架构。

如果把开发一颗芯片比作建造一座大楼，芯片架构设计就是建筑方案设计，根据 " 大楼 " 的定位和需求，确定楼层数、风格、电梯和楼梯布局。

天玑系列连续几代性能稳步提升的背后，是联发科对芯片架构大刀阔斧的改造过程。

2023 年发布的天玑 9300，用行业首发的全大核 CPU 架构完成了多核性能的逆袭。今年的天玑 9500 沿用 "1+3+4" 的第三代全大核架构，同时抛弃了 Cortex-X4 系超大核，全面转投性能更强的 C1 系列架构。

所谓 "1+3+4"，指 1 个 C1-Ultra，3 个 C1-Premium，均为最新一代 C1 系超大核，外加 4 个 C1-Pro。

C1-Ultra 作为 " 黑鹰 "Cortex-X925 的后一代，结合台积电第三代 3nm 制程，不仅让天玑系列首次迈入 "4" 开头时代——主频高达 4.21GHz，同时还实现了 IPC 的两位数提升。

相比上代产品，天玑 9500 的单核性能提升 32%，多核性能增加 17%。

业内常用时钟频率和 IPC（Instruction Per Clock）的乘积来衡量 CPU 的性能。简单来说，前者相当于单位时间搬砖的次数，后者相当于一次搬多少块砖。

理论上两者越大越好，但人干活会出汗，芯片计算会发热。高频需要更高的电压支持，代价是发热量和耗电量急剧增加。

天玑 9500 通过 C1-Ultra 更宽的指令流水线、更聪明的乱序执行和升级的预取技术，进一步实现了 IPC 的突破。更高的 IPC，意味着更低频率的等效性能——在有限中尽可能创造无限，是芯片架构的魅力所在。

CPU 架构以外，天玑 9500 的更大的亮点在于 GPU 和 NPU 性能双突破。

GPU 采用最新一代 Mali G1-Ultra MC12，凭借联发科与 ARM 联合研发的全新 "Drage" 架构，光追性能提升超过一倍，游戏画面的流畅性进一步提升。同时，能效比提升超过 40%，有效延长手机续航。

而 NPU 方面，创新采用 " 超性能 + 超能效 " 的双 NPU 架构，算力较上一代直接翻倍，其中超能效 NPU 引入 " 存算一体 " 架构，通过减少数据搬运能耗和延迟，提升 AI 计算效率，实现轻负载 AI 模型 Always-On 运算，让 " 随时响应 " 和 " 长续航 " 得以兼容，赋能主动式 AI 应用。

缓存的进一步扩容，是天玑 9500 的隐藏 " 大招 "。

苹果从 2013 年的 A7 开始效仿桌面处理器加入 L3 缓存，时至今日，最新发布的 A19 Pro 相比前代产品，最后一级缓存整整提高了 50%。

苹果保持大缓存设计习惯的背后，是因为 CPU 和内存性能之间存在剪刀差。在处理器内部，CGN（CPU、GPU、NPU）通常要从内存调取数据，做对应的计算工作，最后再把结果搬回内存。

因此决定计算快慢的，除了 CGN 的计算速度之外，还有数据的 " 搬运速度 "，当数据搬运速度低于计算速度，就造成了 " 内存墙 "，拖垮计算效率。

这种情况下，缓存作为数据的临时仓库，便成为近年来堆料的核心阵地，也是天玑系列一以贯之的设计思路。

在前代产品的基础上，天玑 9500 再接再厉，L3 从 12MB 大幅增加到 16MB，SLC 维持 10MB 水平，为需要密集计算的应用打下基础。

激进的 IPC 升级，" 存算一体 " 架构的引入，加上缓存针对性的扩容，组合成了联发科的芯片设计水平的代表作，也将移动 SoC 的技术竞争推向了新的高度。

摆正算力和功耗的天平

半导体行业一个普遍共识是，没有完美的芯片，只有完美的 Trade-off。

在芯片设计中，性能 ( Performance ) 、功耗 ( Power）、面积 ( Area ) 组成了一个不可能三角，芯片设计能力的体现，始终是在不可能的三角中寻找最平衡的区间。

当智能手机大踏步进入 AI 时代，对 " 平衡 " 的把控能力就更加迫切。

由于网络延迟和隐私保护等原因，近年来，AI 推理从云端向端侧迁移，既是行业共识，也是不可逆转的趋势。与之对应，算力瓶颈俨然成为困扰终端厂商的棘手问题。

微软首席电气工程师保罗・楚诺克算过一笔账 [ 2 ] ，按照 61% 的利用率，每块 H100 一年要消耗大约 3740 度电，相当于一个美国家庭的平均功耗。云端训练芯片对功耗可以宽容，但端侧要求明显严苛。

在寸土寸金的手机里，芯片设计公司追逐的圣杯，是在功耗恒定的情况下挤出更多算力，即 " 计算效率 "。

这种设计思路既推动了 NPU（神经网络加速器）的脱颖而出，也贴合了天玑 9500 的设计哲学：既要保证 "算力够用 "，又要解决 " 功耗降不下来 " 的难题。

根据英特尔研究，一个采用 7nm 制程的 AI 芯片，光数据搬运产生的功耗就高达 35pJ/bit，占总功耗的 63.7%。也就是说，减少数据搬运，是降低功耗的重要途径。

因此在天玑 9500 中，联发科采用了创造性的双 NPU 架构，两颗 NPU 各司其职，一个作为性能核心支持端侧运行参数量大的模型，另一个采用 " 存算一体 " 架构，作为能效核心，运行参数量较小的模型。

所谓 " 存算一体 " 架构，核心是将 NPU 内部的计算单元与缓存融为一体，从根本减少搬运路程。使得天玑 9500 将 AI 算力提高到 100TOPS 的同时，最大程度避免了高功耗问题。

端侧大模型搭配小模型是智能手机 AI 部署的一大趋势。天玑 9500 的超能效 NPU，可以实现轻负载 AI 模型 Always-On 运算，对实时翻译和对话式 AI 这类应用来说，用户体验可以从 " 请求 - 响应 " 变成 " 随时响应 "。模型始终在线，但更加省电。

在权威机构 ETHZ 的 AI Benchmark 测试里，天玑 9500 斩获 AI 性能榜单冠军。

和端侧 AI 类似，手机游戏同样受困于性能和功耗的两难抉择，一直以来也是检验芯片实力的 " 照妖镜 "。对算力和功耗的平衡艺术，在剑与魔法的世界公平的考验着每一家芯片设计公司。

消费电子领域，硬件与软件大多互为催化剂，游戏公司对画质和沉浸式体验的追逐，会倒逼芯片公司发力游戏体验。后者性能的提升，又会推动前者的进步。

从天玑 9200 首发移动端硬件光线追踪开始，联发科接连布局全局光照效果、OMM 追光引擎，让移动端游戏体验直逼主机级效果。天玑 9500 再接再厉，通过在移动端率先支持主机级 Ray-tracing Pipeline 技术，带来了前所未有的沉浸式主机级光追效果。

除此之外，天玑 9500 首发 GPU Dynamic Cache （动态缓存）架构，让 GPU 可以利用 SLC 系统级高速缓存，从而进一步降低功耗，同样意在提高游戏体验。

在性能和能耗这个困扰手机游戏多年的命题上，天玑 9500 通过几代产品的技术积累，提供了一个尽可能完美的解决方案。

按照测算，天玑 9500 支持的光追下游戏帧率从 9300 的 60 帧跃升至行业领先的 120 帧，功耗逆势降低 14%，将反差做到了极致。

在一个又一个场景中创造惊艳的体验，是对物理学最浪漫的诠释。

稳稳站上第一梯队

2007 年的第一代 iPhone 发布会上，乔布斯拿出手机拨通了位于旧金山的一家星巴克电话，玩笑称要预定 4000 份拿铁，店员不明所以，但现场观众掌声雷动——这一幕被现场的媒体定格，成为了电子产业史上绕不开的里程碑。

然而，乔布斯玩笑式的电话，却成为未来十多年里，产业界求索的图腾。

2011 年，苹果智能语音助手 Siri 随 iPhone 4S 隆重登场，掀开了消费电子产业对人工智能的想象。时至今日，大量 AI 功能被塞进手机里的同时，两大趋势越发凸显：

一是 AI 不再是相机美颜和语音助手的附属功能，反而变成重构手机体验的新引擎；

二是智能手机的竞争焦点，逐步从比拼硬件参数向软硬强耦合的产品力转移，其根本思路就是围绕真实场景，针对用户需求做突破。

2011 年，Siri 第一次亮相

结合 IDC 的定义，30TOPS 是 AI 手机 SoC 的入门槛。这从事实层面将时间线拉到了天玑 9300 上市的 2023 年。

人工智能时代赋予联发科的角色，不是纯粹的 " 算力供应商 "，而是基于对用户需求场景的深刻洞察，将代码和电路变成实实在在的用户体验，支撑起无从察觉却无处不在的智能未来。

从解决大模型入端带来的算力激增与功耗约束之间的矛盾，到满足游戏用户对 GPU 极致渲染能力与持久续航之间的双重期待，用户需求为先，一直是联发科设计研发的出发点。

在今年的天玑开发者大会上，联发科提出了 Agentic AI UX 的五大愿景：主动及时、知你懂你、互动协助、学习进化、专属隐私信息守护。在天玑 9500 上，联发科与终端厂商联合打造的量产的端侧 AI 功能，恰恰是这种愿景的延伸与产物。

在与 vivo 的合作中，联发科为后者定制的 NPU，帮助其实现了全球首发的视频录制功能，为 vivo X300 系列提供了强大的追焦系统，可支持毫秒级运动追踪与瞬时快门响应，还打造了能够 " 学习进化 " 的 AI 定制美颜功能。

在 OPPO 最新旗舰 Find X9 上，针对搜索这一场景，联发科通过系统级整合赋能 OPPO AI 端侧落地，与 OPPO 共同打造了 " 知你懂你 " 的 AI 意图搜索应用，帮助用户实现一键即搜。

为了改善文生图与文生文这两个普及最广、工作场景中效率提升最为显著的 AI 应用，天玑 9500 凭借内置的生成式 AI 引擎 2.0 与 Transformer 专用固化电路，实现了多项端侧 AI 能力的突破：

支持 4K 超高画质文生图在手机端侧直接生成，同时将文生文大语言模型的端侧响应速度提升了一倍。由此最大程度解决了高并发时段响应延迟、生成效率低下的问题。

上网、游戏、办公……真实的需求场景始终是放大芯片与大众需求的连接器，使得芯片这个技术与资本高度密集的产业，始终有足够的市场和动力，快速向前滚动和发展。

当人工智能的蔓延再次冲击原本井然有序的市场格局，联发科用务实的研发理念和对市场需求的理解，一步步站上了全球芯片设计产业的第一梯队。

AI 时代的到来，市场纷纷大讲未来，联发科对于未来有着清晰的技术规划和持续投资，更加值得关注的是，这家厂商同样注重当下——从引领端侧视频生成、4K 文生图等等这些落地应用，我们看到，先进的 AI，更是触手可及的 AI。

当 " 天玑 "（Dimensity）这个芯片品牌在 2019 年第一次亮相时，恐怕很少有人能预料，联发科在此后的手机市场变化中所扮演的角色，更难以想象，一代又一代的天玑芯片所创造的持续价值。

参考资料

[ 1 ]   2025 年上半年全球高端智能手机销量创历史新高，CounterPoint Research

[ 2 ]   算力巨兽能耗惊人：英伟达 H100 AI 芯片总耗电量将超欧洲小国，IT 之家

作者：徐珊珊